Minería de datos para determinar los factores más influyentes en la ocurrencia de siniestros de tránsito en Ecuador en el año 2020
Actualmente, la ocurrencia de siniestros de tránsito representa un problema de salud pública a nivel nacional y regional, ocasionando pérdidas humanas, además de que cada día va en aumento a nivel mundial, es por ello que resulta fundamental e importante plantear un estudio que permita determinar cu...
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| Language: | English |
| Published: |
Universidad Nacional de Loja
2021-12-01
|
| Series: | Cedamaz |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://revistas.unl.edu.ec/index.php/cedamaz/article/view/1181 |
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| author | Yulissa Torres-Quezada |
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| description | Actualmente, la ocurrencia de siniestros de tránsito representa un problema de salud pública a nivel nacional y regional, ocasionando pérdidas humanas, además de que cada día va en aumento a nivel mundial, es por ello que resulta fundamental e importante plantear un estudio que permita determinar cuáles son los factores que ocasionan la ocurrencia de los siniestros de tránsito. En este trabajo de investigación se aplica minería de datos para determinar los factores más influyentes en la ocurrencia de siniestros de tránsito en Ecuador en el año 2020, esto se llevó a cabo empleando cinco fases de la metodología Knowledge Discovery in Databases (KDD) constituida por: búsqueda de información, obtención de datos, depuración de la base de datos, aplicación de técnicas de minería de datos e interpretación y presentación de resultados, estas, utilizadas para el descubrimiento de patrones ocultos en el conjunto de datos, el cual fue recolectado por la Agencia Nacional de Tránsito (ANT) y tiene un total de 418 variables y 16972 registros de eventos registrados sobre siniestros de tránsito en Ecuador. Se aplicaron siete técnicas de minería de datos, tales como: CHAID, CHAID Exhaustivo, CRT, Perceptrón Multicapa, Función de Base Radial, Naive Bayes y BayesNet. El algoritmo CHAID Exhaustivo fue el que obtuvo los mejores resultados con el cual se identificó los patrones más importantes en los datos y se evaluó las posibles asociaciones entre las variables recogidas. Finalmente, se determinó que el factor humano es el factor más influyente con una probabilidad de ocurrencia del 69,64%. |
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| institution | Directory Open Access Journal |
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| spelling | doaj.art-8a5a7d6d6bd74e209ab798718eba4af02022-12-22T03:26:25ZengUniversidad Nacional de LojaCedamaz1390-59022021-12-0111212413210.54753/cedamaz.v11i2.11811090Minería de datos para determinar los factores más influyentes en la ocurrencia de siniestros de tránsito en Ecuador en el año 2020Yulissa Torres-Quezada0Carrera de Ingeniería en Sistema/Computación, Universidad Nacional de Loja, Loja, Ecuador.Actualmente, la ocurrencia de siniestros de tránsito representa un problema de salud pública a nivel nacional y regional, ocasionando pérdidas humanas, además de que cada día va en aumento a nivel mundial, es por ello que resulta fundamental e importante plantear un estudio que permita determinar cuáles son los factores que ocasionan la ocurrencia de los siniestros de tránsito. En este trabajo de investigación se aplica minería de datos para determinar los factores más influyentes en la ocurrencia de siniestros de tránsito en Ecuador en el año 2020, esto se llevó a cabo empleando cinco fases de la metodología Knowledge Discovery in Databases (KDD) constituida por: búsqueda de información, obtención de datos, depuración de la base de datos, aplicación de técnicas de minería de datos e interpretación y presentación de resultados, estas, utilizadas para el descubrimiento de patrones ocultos en el conjunto de datos, el cual fue recolectado por la Agencia Nacional de Tránsito (ANT) y tiene un total de 418 variables y 16972 registros de eventos registrados sobre siniestros de tránsito en Ecuador. Se aplicaron siete técnicas de minería de datos, tales como: CHAID, CHAID Exhaustivo, CRT, Perceptrón Multicapa, Función de Base Radial, Naive Bayes y BayesNet. El algoritmo CHAID Exhaustivo fue el que obtuvo los mejores resultados con el cual se identificó los patrones más importantes en los datos y se evaluó las posibles asociaciones entre las variables recogidas. Finalmente, se determinó que el factor humano es el factor más influyente con una probabilidad de ocurrencia del 69,64%.https://revistas.unl.edu.ec/index.php/cedamaz/article/view/1181minería de datosmetodología kddárboles de decisiónredes neuronalesredes bayesianas. |
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